ทำไมคนเราถึงใช้อายุที่เท่ากันในการศึกษาความสัมพันธ์ทางพันธุกรรม?

ทำไมคนเราถึงใช้อายุและอายุเท่ากันในการศึกษาความสัมพันธ์ทางพันธุกรรม? ฉันสามารถเข้าใจการใช้อายุถ้ามันได้รับการระบุว่าเป็นตัวแปรสำคัญ

การประมาณซีรี่ส์ของ Taylorบอกเราว่าฟังก์ชันใด ๆ ที่ราบรื่นสามารถประมาณได้ด้วยพหุนามดังนั้นรวมถึงคำเช่นหรือ (โดยที่ x เป็นอายุสำหรับตัวอย่างของคุณ) ให้เราประมาณค่าสัมประสิทธิ์สำหรับการประมาณหรือ ฟังก์ชันที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ไม่รู้จักของหรืออายุในกรณีของคุณ การทดสอบค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ยังเป็นวิธีที่ง่ายในการทดสอบว่าความสัมพันธ์นั้นมีความสัมพันธ์เชิงเส้นอย่างสมเหตุสมผลหรือหากคำที่ไม่เป็นเชิงเส้นจะให้ความพอดีที่ดีกว่า$x^2$$x^3$$x$

ขึ้นอยู่กับเป้าหมายสูงสุดของการวิเคราะห์เงื่อนไขที่ไม่ใช่เชิงเส้นสามารถเก็บไว้เพื่อการทำนายหรือแปลงของการทำนายสามารถใช้เพื่อแนะนำความสัมพันธ์การทำงานจริง มีเครื่องมืออื่น ๆ เช่นลูกบาศก์ splines ที่สามารถนำมาใช้แทนคำพหุนามเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่คล้ายกัน แต่การเพิ่มคำกำลังสองเป็นวิธีที่ง่ายและรวดเร็วในการทำเช่นนี้

ทำให้ง่ายขึ้น: การเพิ่มกำลังสองของตัวแปรช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองผลกระทบของอายุได้อย่างแม่นยำมากขึ้นซึ่งอาจมีความสัมพันธ์แบบไม่เป็นเชิงเส้นกับตัวแปรอิสระ ตัวอย่างเช่นผลกระทบของอายุอาจเป็นบวกจนกระทั่งพูดอายุ 50 แล้วลบหลังจากนั้น

การเพิ่มอายุที่เพิ่มขึ้นเป็นอายุจะช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองเอฟเฟกต์ของอายุที่ต่างกันแทนที่จะสมมติว่าเอฟเฟกต์เป็นเส้นตรงสำหรับทุกวัย

ดูโพสต์บล็อกของฉันสำหรับคำแนะนำทีละขั้นตอนและวิธีการตีความตัวแปรยืดอายุ & อายุ

http://www.excel-with-data.co.uk/blog-1/how-to-regression-analysis-in-excel/

อาจเป็นไปได้ว่ามีการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้เป็นไปตามสมมติฐานของแบบจำลอง มันอาจถูกทำขึ้นมาเพราะมีความสัมพันธ์แบบสมการกำลังสองอยู่บ้าง